KI-Strategie entwickeln: So gehen Unternehmen strukturiert vor

Ein Pilotprojekt hier, ein ChatGPT-Account dort – viele Unternehmen experimentieren bereits mit KI. Doch ohne übergeordnete KI-Strategie bleiben diese Initiativen Insellösungen. Sie binden Ressourcen, liefern aber keinen skalierbaren Nutzen. Wer künstliche Intelligenz im Unternehmen nachhaltig verankern will, braucht einen strukturierten Plan.

Das bedeutet nicht, dass Sie ein 50-seitiges Grundsatzpapier schreiben müssen. Eine gute KI-Strategie für Unternehmen ist pragmatisch, fokussiert und direkt an die Geschäftsziele gekoppelt. In diesem Artikel zeigen wir, wie Sie in fünf Schritten zu einer Strategie kommen, die funktioniert – auch ohne eigenes Data-Science-Team. Der Ansatz hat sich in der Praxis bei mittelständischen Unternehmen aus Produktion, IT und Mobility bewährt.

Warum Unternehmen ohne KI-Strategie scheitern

Ohne Strategie entstehen typische Probleme. Abteilungen starten eigene KI-Projekte, die nicht miteinander kompatibel sind. Budgets versickern in Proof-of-Concepts, die nie in den Produktivbetrieb überführt werden. Und die Geschäftsführung kann nicht bewerten, ob sich die Investitionen lohnen.

Laut einer Studie von McKinsey erreichen nur 22 Prozent der Unternehmen mit KI-Projekten einen messbaren ROI. Der Hauptgrund für das Scheitern: fehlende Einbettung in die Geschäftsstrategie. KI-Initiativen ohne klare Ziele und Priorisierung sind teures Experimentieren.

Eine KI-Strategie schafft Klarheit in drei Dimensionen: Welche Geschäftsziele soll KI unterstützen? Mit welchen Use Cases starten wir – und in welcher Reihenfolge? Welche Voraussetzungen (Daten, Kompetenzen, Infrastruktur) müssen geschaffen werden? Gerade im Mittelstand, wo Ressourcen begrenzt sind, ist diese Fokussierung der entscheidende Erfolgsfaktor.

Schritt 1: Geschäftsziele als Ausgangspunkt definieren

Eine KI-Strategie beginnt nicht mit Technologie. Sie beginnt mit der Frage: Wo steht Ihr Unternehmen in drei bis fünf Jahren – und welche Herausforderungen stehen dem im Weg?

Typische Ausgangssituationen im Mittelstand: steigende Kosten bei stagnierendem Umsatz, Fachkräftemangel in operativen Bereichen, wachsender Wettbewerbsdruck durch digitalisierte Konkurrenten, langsame Reaktionsfähigkeit bei Marktveränderungen.

Schreiben Sie die drei bis fünf wichtigsten strategischen Herausforderungen auf, bevor Sie über Technologie nachdenken. Diese Liste wird zum Kompass für alle weiteren Entscheidungen. KI ist kein Selbstzweck – sie muss auf mindestens eines dieser Ziele einzahlen. Einen Überblick über die konkreten Einsatzbereiche von KI im Unternehmen finden Sie im verlinkten Artikel.

Schritt 2: Use Cases identifizieren und priorisieren

Im nächsten Schritt übersetzen Sie die Geschäftsziele in konkrete KI-Anwendungsfälle. Ein Workshop-Format mit Vertretern aus den betroffenen Fachbereichen hat sich bewährt. Die Kernfrage: Welche Prozesse oder Entscheidungen in eurem Bereich könnten von KI profitieren?

Aus diesen Workshops entsteht typischerweise eine Liste von 15 bis 30 potenziellen Use Cases. Die Kunst liegt in der Priorisierung. Bewährt hat sich eine Bewertung nach drei Kriterien: Geschäftsimpact (Wie stark zahlt der Use Case auf die Ziele ein?), technische Machbarkeit (Wie gut ist die Datenlage, wie komplex die Umsetzung?) und Sichtbarkeit (Wie gut lässt sich der Erfolg intern kommunizieren?).

Use Cases, die bei allen drei Kriterien gut abschneiden, werden als erste umgesetzt. In unserem Leitfaden zur KI-Potenzialanalyse im Mittelstand finden Sie eine detaillierte Bewertungsmatrix für diesen Schritt.

Schritt 3: Daten- und Infrastruktur-Readiness bewerten

Die beste Use-Case-Liste nützt nichts, wenn die Grundlagen fehlen. Drei Fragen stehen im Zentrum:

Datenverfügbarkeit: Welche Daten haben Sie, wo liegen sie, in welcher Qualität? Viele mittelständische Unternehmen stellen fest, dass ihre Daten in Silos liegen – das ERP kennt andere Kunden als das CRM, Produktionsdaten stecken in Maschinensteuerungen ohne API-Schnittstelle.

Systemlandschaft: Sind Ihre IT-Systeme vernetzt genug, damit Daten zwischen Abteilungen fließen können? ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) und Datenplattformen wie Azure Data Factory oder Google BigQuery können Brücken bauen.

Infrastruktur: Brauchen Sie eigene Server – oder reichen Cloud-Lösungen? Für die meisten mittelständischen Unternehmen ist die Cloud der schnellere und günstigere Weg. AWS, Azure und Google Cloud bieten fertige KI-Dienste, die sich ohne tiefe Programmierkenntnisse nutzen lassen.

Ein realistischer Blick auf die eigene Ausgangslage verhindert, dass Projekte an fehlenden Voraussetzungen scheitern. Manchmal ist ein Datenqualitätsprojekt der sinnvollere erste Schritt – bevor die eigentliche KI-Implementierung startet.

Schritt 4: Organisation und Kompetenzen aufbauen

KI ist nicht nur ein Technologiethema – es ist ein Organisationsthema. Die Strategie muss klären, wer im Unternehmen für KI-Initiativen verantwortlich ist.

Im Mittelstand hat sich ein pragmatisches Modell bewährt: Ein kleines KI-Kernteam von zwei bis drei Personen koordiniert die Initiativen und arbeitet mit externen Partnern zusammen. Dieses Team braucht keine Data Scientists – es braucht Prozessverständnis, Projektmanagement-Kompetenz und die Fähigkeit, zwischen Fachabteilungen und Technologieanbietern zu vermitteln.

Parallel dazu sollte die gesamte Belegschaft ein Grundverständnis für KI entwickeln. Keine mehrtägigen Schulungen, sondern pragmatische Formate: kurze Workshops, Lunch-and-Learn-Sessions mit Demos erfolgreicher Use Cases, offene Kommunikation über Veränderungen. Erfahrungsgemäß steigt die Akzeptanz deutlich, wenn Mitarbeitende früh einbezogen werden und verstehen, dass KI ihre Arbeit erleichtert – nicht überflüssig macht.

Schritt 5: Roadmap erstellen und iterieren

Der letzte Schritt bringt alles zusammen: eine Roadmap, die Use Cases, Infrastrukturmaßnahmen und Kompetenzaufbau zeitlich ordnet.

Eine realistische KI-Roadmap für den Mittelstand umfasst 12 bis 24 Monate. Monate 1–3: Ein bis zwei Pilotprojekte mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit. Idealerweise ein Prozessautomatisierungsprojekt, das schnell messbare Ergebnisse liefert. Monate 4–9: Piloten in den Produktivbetrieb überführen, weitere Use Cases starten. Ab Monat 10: Skalierung – technisch und organisatorisch.

Die Roadmap ist kein starres Dokument. Sie wird quartalsweise überprüft und angepasst. Neue Erkenntnisse aus laufenden Projekten, veränderte Marktbedingungen oder technologische Entwicklungen (neue LLM-Modelle, günstigere Cloud-Dienste) können Prioritäten verschieben. Flexibilität ist Teil der Strategie.

Fazit

Eine KI-Strategie für Unternehmen muss kein akademisches Grundsatzpapier sein. Sie ist ein pragmatischer Fahrplan, der Geschäftsziele, Use Cases, Datenreife und Organisationsentwicklung verbindet. Die fünf Schritte in diesem Artikel machen den Einstieg auch für Unternehmen möglich, die noch am Anfang stehen. Entscheidend: Starten Sie mit den Geschäftszielen, nicht mit der Technologie. Wer die KI-Potenziale im Mittelstand bereits kennt, hat die Grundlage für eine fundierte Roadmap.

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